pium-mcp
An MCP server for career and academic counseling that uses official public data from CareerNet and University Information. It enables searching majors, jobs, universities, aptitude matching, drafting counseling notes, and managing student portfolios.
README
피움 (pium-mcp)
예측이 아니라 방향 — 공식 공시데이터로 피우는 진로·진학 상담 파트너 MCP
진학상담 교사·입시컨설턴트와 학생·학부모를 위한 진로·진학 상담 보조 도구입니다. 사설 배치표/합격예측이 아니라 커리어넷·대학알리미 공식 데이터로 객관적인 학과·진로·대학 정보를 정리하고, 상담 문서 초안과 학생별 기록을 돕습니다.
데이터 출처 (전부 공식 무료 OpenAPI)
- 커리어넷 — 학과·직업·학교·진로심리검사 (
CAREERNET_API_KEY또는 공공데이터포털) - 대학알리미(대학정보공시) — 경쟁률·충원율·등록금·장학금·취업률 (공공데이터포털)
- 표준데이터 — 전국 대학별 입학정원·입학결과
도구 8개
| 도구 | 설명 | 상태 |
|---|---|---|
search_major |
관심사·계열로 학과 탐색 | API 필드 확정 대기 |
get_major |
학과 상세(교육과정·진출·취업률) | API 필드 확정 대기 |
explore_job |
직업 상세(하는일·임금·전망) | API 필드 확정 대기 |
match_aptitude |
흥미·강점 → 학과/직업 매칭 | 대화형 동작 / 검사연동 대기 |
search_university |
조건별 대학 + 입시지표 | API 필드 확정 대기 |
compare |
대학·학과 비교 + 가성비 | API 필드 확정 대기 |
draft_counsel |
상담 코멘트·안내문 초안 | ✅ 동작 |
portfolio |
학생별 진학 기록(메모리) | ✅ 동작 |
draft_counsel·portfolio·match_aptitude(대화형)는 외부 API 없이 바로 동작합니다. 나머지는 API 키 발급 후 응답 필드만 매핑하면 동작합니다.
설치 · 실행
npm install
cp .env.example .env # 키 입력
npm run build
npm start # stdio MCP 서버
환경변수
.env (커밋 금지 — .gitignore에 포함):
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY— 공공데이터포털 Decoding 인증키CAREERNET_API_KEY— 커리어넷 자체 OpenAPI 키(진로심리검사용, 선택)PIUM_PORTFOLIO_PATH— 포트폴리오 저장 경로(기본./data/portfolio.json)
🔑 키 발급 직후 확정 체크리스트
- [ ] 커리어넷: 매뉴얼 v4.1로 학과/직업/심리검사 엔드포인트·요청변수·응답필드 확정
- [ ] 대학알리미: 경쟁률·등록금·취업률·장학금의 조사항목코드·연도 파라미터 확정
- [ ] 취업률 단위(학과별/계열별/대학별) 확인
- [ ] 표준데이터(입학정원) 호출 방식(파일 vs API) 확정
- [ ] 각 API 일일 호출 한도 → 캐싱 전략 결정
확정 지점은 코드에서 TODO(확정) 주석으로 표시되어 있습니다
(src/clients/careernet.ts, src/clients/academyinfo.ts).
포지셔닝 / 면책
- 합격 예측·배치는 의도적으로 제외 (데이터 부재 + 신뢰·법적 리스크 회피)
- 원서 접수·신청 대행 없음 (공식 API는 읽기 전용 → 안내까지)
- 모든 응답은 참고용이며 최종 판단은 학생·보호자·담당 교사가 합니다
로드맵
- API 키 발급 → 필드 매핑 → 5개 API 도구 활성화
- 응답 캐싱(일일 한도 대응)
- 원격 배포(Cloudflare Workers + D1) —
portfolio를 D1로 전환, PlayMCP 등록
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.